6月14日的一周–2021年6月18日

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计算机视觉继续改变着零售和杂货行业的游戏规则。本周，为现有商店提供无收银员解决方案的初创公司Trigo获得了额外的1000万美元融资。与此同时，无结账系统提供商Grabango就在上周筹集了3900万美元的B系列资金。secured an additional $10 million in funding raised a $39 million series B

这些公司通常使用对象检测和图像分类来实现其解决方案。合成数据是训练这类模型的完美选择“只要问问亚马逊就知道了，亚马逊是用合成数据培训他们的亚马逊Go技术的。”但障碍通常是建立初始模拟，特别是如果你™不是3D艺术家的话。所以，我们是为了你才这么做的。我们自己的3D主管Sammie在我们最近的博客文章中介绍了我们的入门货架模拟。它包括调整SIM并生成您自己的合成数据集所需了解的所有内容。just ask Amazon our starter shelf simulation in our most recent blog post

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#SmartRetail

您应该如何处理您刚刚使用我们的公共SIM生成的所有麸片图像？嗯，如果你是亚马逊的™，你可以用它们来训练计算机视觉模型，来支持你的平淡无奇的名为Just Walk Out的无收银员技术。今天是亚马逊™迄今为止最大的生鲜杂货店的盛大开业。华盛顿州贝尔维尤(Bellevue，WA)的位置不仅因为它的大小而闻名，还因为它(也许？)第一家提供收银台结账选项的？EUROœ无收银员？�商店。这意味着，对扫描手掌寻找饼干不感兴趣的顾客将能够使用该公司所称的“EuroœCash”。“Euro�”。

亚马逊通过Engadget首次将其Just Walk Out技术引入全尺寸生鲜商店。Amazon is bringing its Just Walk Out tech to a full-size Fresh store for the first time

#Deepfakes

在数码摄影中，“œ设备指纹”(�)是由创建图像的特定硬件赋予的微妙但独特的图案。同样的概念也适用于生成模型，也就是说，通过足够的侦查工作，应该可以预测出深伪图像的来源。Facebook与密歇根州立大学(Michigan State University)合作开发了这样一种检测和归因的方法，并于本周发表了他们的工作。人们希望这项技术可以帮助调查和减轻未来协调一致的虚假信息企图。

Facebook开发了一种新方法，通过Verge对深度假货进行逆向工程，并追踪其来源。Facebook develops new method to reverse-engineer deepfakes and track their source

#Deeplake

如果你曾经看过一张照片，心里想，如果它能微妙地移动，那就更好了，™œ，这是为你准备的项目。华盛顿大学的研究人员已经开发出一种方法，可以用一张静止的照片制作令人信服的动画照片。他们的过程包括对特定像素的过去和未来进行估计，并在它们之间进行插值。该模型目前适用于水或烟雾等连续流体运动，并将于本月在CVPR上展示。

威斯康星州大学的研究人员可以通过华盛顿大学将一张照片转换成视频。UW researchers can turn a single photo into a video

#自动驾驶车辆

在从母公司通用汽车获得另外50亿美元的信贷额度后，克鲁斯已经开始在他们的Origin自动驾驶航天飞机上进行试生产。这款车在自动驾驶服务中是独一无二的；因为它是专门为叫车服务制造的，它没有方向盘或踏板-这意味着监管环境需要迎头赶上，否则它将需要豁免联邦机动车安全标准。克鲁斯计划在今年夏天组装首批100辆汽车。

克鲁斯获得了50亿美元的信贷额度，通过TechCrunch从通用汽车购买电动、自动驾驶的Cruise Origin汽车。Cruise secures $5B credit line to buy electric, autonomous Cruise Origin vehicles from GM

#OpenAI

像GPT-3这样的大型语言模型被称为“œ随机鹦鹉”或“�”，或者，根据研究人员蔡叶金的说法，“œ是一张没有大脑的嘴。”�也许是为了回应这些批评，OpenAI的目标是通过在精心设计的数据集上对其进行训练，使其具有更理想的值，从而改善该模型偶尔出现的粗鲁行为。开放人工智能似乎意识到这听起来很主观，在一篇博客文章中写道：？uroœ由于勾勒出大量人群的价值观可能会边缘化少数群体的声音，我们试图使我们的流程与从头开始的再培训相比具有相对的可扩展性。？uro�stochastic parrots

通过OpenAI在经过管理的数据集上进行训练来改进语言模型行为。Improving Language Model Behavior by Training on a Curated Dataset

#监控器

想象一下，在拥挤的教室里参加期末考试。现在想象一下，在流行病流行期间，当监考软件使用你的网络摄像头来监控和记录你的作弊迹象时，你会在家里参加考试。对学生来说，这是一段艰难的时期。因此，非营利组织“争取未来”(Fight For The Future)推出了一个网站，旨在监督和羞辱计划在今年秋天再次使用监考软件的大学。他们的目标是废除该软件的使用，这不仅是对隐私的侵犯，而且往往会歧视边缘化的学生。discriminate against marginalized students

新的网站通过The Verge追踪哪些大学将在今年秋天使用电子监考软件。New website tracks which colleges will use eproctoring software this fall

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📔周报“

Gans Nâuro™玫瑰：稳定、可控、多样化的图像到图像转换(也适用于视频！)GANs N’ Roses: Stable, Controllable, Diverse Image to Image Translation (works for videos too!)

疯狂的论文标题和甘斯适用于动漫？把我们也算上。本文提出了一个学习将内容和样式代码映射到动画图像中的模型。结果表明，这种方法可以生成比其他最先进的系统更多样化的样式。

请注意：我们的这篇论文来源于Papswith code.com，与我们通常使用的arxiv-sanity.com不同。Papswith code.com的团队在跟上最新和最伟大的研究方面创造了一些特别的东西，比起论文本身，他们更强调基准和代码。如果您不喜欢使用™，您应该考虑将其添加到您的文学工具栈中。

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